? AIQuery 入门：从环境搭建到可视化 SQL 查询全流程
AIQuery 作为连接自然语言与数据库的桥梁，能让 GPT-3/PaLM 2 这类大语言模型轻松实现 SQL 查询可视化。下面手把手教你玩转这套组合拳，哪怕是数据库小白也能快速上手。
? 前期准备：工具与环境配置
用 AIQuery 之前，得先把「武器库」准备好。首先得有个支持 AI 插件的数据库工具，像 DBeaver、Navicat 都成，这里以 DBeaver 为例。然后去 AIQuery 官网（记住要核对域名，别进错地方）下载对应版本的插件，安装时注意勾选「GPT-3 API 支持」和「PaLM 2 扩展包」。
接下来是模型 API 密钥配置。OpenAI 的 GPT-3 密钥得去平台控制台生成，注意密钥格式是 sk - 开头的字符串；PaLM 2 的密钥要通过 Google Cloud Console 创建，类型选 Service Account，下载 JSON 文件后在 AIQuery 里导入就行。这里有个小窍门：把密钥存在系统环境变量里，比直接填在工具里更安全。
? 快速上手：自然语言转 SQL 的首次尝试
打开 DBeaver，新建一个数据库连接，比如连到 MySQL 的示例库 sakila。然后在菜单栏找到 AIQuery 插件，点击「开启智能查询」。这时候会弹出一个输入框，你直接用中文输入需求，比如「查一下 2020 年每个月的订单总额，按金额降序排列」。
AIQuery 会自动把这句话传给背后的模型。这里要注意模型选择：GPT-3.5 Turbo 适合日常查询，PaLM 2 的 Code Interpreter 在复杂嵌套查询上更稳。点击「生成 SQL」后，工具会先显示解析后的 SQL 语句，比如：
sql
SELECT MONTH(order_date) AS month, SUM(amount) AS total_amount
FROM orders
WHERE YEAR(order_date) =
GROUP BY MONTH(order_date)
ORDER BY total_amount DESC;
确认没问题就点击「执行」，结果会直接显示在下方表格里。
? 可视化进阶：让数据以图表说话
光有表格不够直观，AIQuery 的可视化功能能把数据变成动态图表。在查询结果页点击「可视化」按钮，会弹出设置面板。这里有几个常用场景：
- 趋势分析选折线图，比如展示销售额随时间的变化；
- 占比情况用饼图，像各地区订单量的分布；
- 对比数据适合柱状图，比如不同产品的销量排行。
特别要调一下「智能配色」选项，AIQuery 会根据数据特征自动选色，比如财务数据用蓝色系，营销数据用橙色系。图表标题也能让模型生成，输入「帮我想个简洁的图表标题」，模型会根据数据内容生成类似「2020 年订单金额月度分布趋势」这样的文案。
⚙️ 高级技巧：优化查询与模型交互
遇到复杂查询时，得学会「拆解问题」。比如要查「各部门薪资超过平均水平的员工名单」，可以先让模型生成求平均薪资的 SQL，再用子查询关联。在 AIQuery 里可以分两步走：先输入「查各部门平均薪资」，得到结果后再输入「查薪资高于部门平均的员工」，模型会自动引用之前的查询逻辑。
模型参数也有讲究。GPT-3 的 temperature 参数控制创造力，默认 0.7 适合常规查询，要是想探索潜在数据模式，可以调到 0.9；PaLM 2 的 max_output_tokens 建议设为 1024，避免复杂 SQL 被截断。另外，在「系统提示词」里可以添加约束条件，比如「生成的 SQL 必须包含 LIMIT 100」，防止返回数据量过大。
?️ 常见问题解决：从报错到性能优化
有时候模型会生成语法错误的 SQL，比如引号不闭合。这时候别急着改，在 AIQuery 里点击「调试模式」，工具会高亮错误位置，还能看到模型的思考过程。比如模型可能误以为某个字段是字符串，结果没加引号，这时候在提示词里明确字段类型就行，像「customer_name 是字符串字段，需要用单引号包裹」。
数据量大的时候查询会变慢，这时候可以开启「流式处理」。在插件设置里勾选「分批次获取结果」，AIQuery 会把大数据集分成小块处理，同时模型会自动生成 LIMIT 和 OFFSET 语句。另外，建议定期清理「查询历史」，过多的历史记录会影响模型对当前问题的判断。
? 模型对比：GPT-3 与 PaLM 2 的实战差异
实测下来，两者在 SQL 生成上各有优势。GPT-3.5 对中文的理解更精准，比如处理「去年同期」「本季度」这类时间表述时，转化成 SQL 的准确率更高；PaLM 2 在多表关联和窗口函数的使用上更规范，比如生成 ROW_NUMBER () 排序的语句时，会自动加上 PARTITION BY 子句。
如果是分析电商数据，经常要算复购率、留存率，GPT-3 的「示例学习」能力更强，给它看一两个历史查询案例，后续生成的 SQL 会更贴合业务逻辑；而 PaLM 2 在处理金融数据的复杂计算时更稳定，比如计算复利、期权定价相关的 SQL，很少出现逻辑错误。
? 实战案例：零售数据可视化全流程
以某连锁超市的销售数据为例，带你走一遍完整流程。首先用自然语言输入「查 2024 年各门店各类别商品的销售额，按门店和类别分组，然后和 2023 年同期对比」。AIQuery 会生成包含 CTE 表达式的 SQL，同时创建临时表存储去年数据。
执行查询后，在可视化界面选择「双轴折线图」，X 轴设为门店名称，左 Y 轴是 2024 年销售额，右 Y 轴是 2023 年销售额。记得勾选「显示同比变化率」，AIQuery 会自动计算并在图表上标注百分比。最后导出图表时，选择「高清 PNG」格式，分辨率设为 300dpi，这样汇报时投影也不会模糊。
⚡ 效率提升：批量处理与自动化脚本
要是每天都得跑固定报表，可以用 AIQuery 的「脚本功能」。在插件里新建脚本文件，输入自然语言查询语句，比如「每日销售日报：查昨天各渠道销售额、订单量、客单价」，然后设置定时任务，每天早上 9 点自动执行并发送到指定邮箱。
对于需要跨库查询的场景，比如同时查 MySQL 和 PostgreSQL 的数据，AIQuery 支持「多连接协同」。先建立多个数据库连接，然后在提示词里指定「从 MySQL 的 sales 库和 PostgreSQL 的 users 库中关联查询」，模型会自动生成跨库 JOIN 的 SQL，不过要注意权限配置，别让数据库账号越权访问。
【该文章由dudu123.com嘟嘟 ai 导航整理，嘟嘟 AI 导航汇集全网优质网址资源和最新优质 AI 工具】
